Alessandro Orru.
Hace dos años, el departamento de marketing que tenía IA generativa llevaba ventaja. Hoy, tenerla ya no dice nada. La tienen casi todos.
La tecnología se democratizó mucho más rápido de lo que muchos anticipaban. Los modelos de lenguaje, las plataformas de automatización y los sistemas de personalización en tiempo real pasaron de ser recursos de grandes grupos a estar disponibles para cualquier equipo con presupuesto medio. Y lo que en 2023 era un diferencial se convirtió en estándar en 2026.
Entonces, ¿dónde está la ventaja ahora?
La respuesta incómoda es que está en un lugar donde la mayoría de empresas lleva años mirando hacia otro lado: los datos propios y las estrategias que se usan para aprovecharlos.
Durante la última década, el marketing digital construyó su lógica sobre cookies de terceros, píxeles externos y audiencias alquiladas a plataformas. Esa arquitectura generó resultados, pero dejó a las marcas en una posición frágil: dependientes de intermediarios para entender a su propio cliente. Cuando Google anunció el fin de las cookies de terceros y los reguladores europeos apretaron con el GDPR, muchos equipos se dieron cuenta de que, en realidad, sabían poco sobre sus usuarios más allá de lo que las plataformas les contaban.
Es justo aquí donde la IA entra en escena. Puede amplificar el problema o resolverlo, dependiendo de con qué material trabaje.
Un sistema de personalización entrenado con datos pobres, inconsistentes o de terceros produce recomendaciones genéricas. El resultado se nota: mensajes que no encajan, segmentaciones que repiten los mismos errores a mayor velocidad y con mayor coste. La tecnología no compensa la ausencia de datos de calidad. Los multiplica, para bien o para mal.
Las marcas que están sacando más partido a la IA en marketing comparten un denominador. No es el modelo que usan ni el proveedor de turno. Es que tienen datos propios estructurados: historial de compra, comportamiento en web, preferencias declaradas, interacciones reales con el servicio. Con esa materia prima, la personalización deja de ser una promesa de proveedor y se convierte en algo que el cliente percibe en su experiencia diaria.
Eso requiere un cambio de mentalidad que no es fácil de ejecutar. Implica rediseñar formularios, revisar flujos de captación, auditar qué se guarda y qué se descarta, y construir procesos para que ese dato llegue limpio al sistema que lo va a usar. No es donde está puesto el foco de los “gurús”, pero es donde está el margen.
Y hay otra dimensión que conviene no ignorar: la IA también ha cambiado cómo los consumidores descubren productos y marcas. Los asistentes conversacionales y los motores de búsqueda generativos están empezando a funcionar como filtros previos a la decisión de compra. El consumidor pregunta, el sistema responde con una selección, y lo que queda fuera de esa selección sencillamente no existe. Para el marketing, eso significa que la visibilidad ya no depende solo de estar en la primera página de Google. Depende de aparecer en la respuesta del modelo.
Ese cambio tiene implicaciones concretas en cómo se construyen los contenidos, en cómo se estructura la información en web y en cómo se trabaja la reputación de marca en foros, publicaciones y fuentes que los modelos consumen como referencia.
La IA en marketing no es una herramienta que se activa y empieza a producir resultados. Es una capa que amplifica lo que ya existe: si existe criterio, amplifica criterio; si existe desorden, amplifica desorden. Las empresas que lo estén entendiendo así son las que dentro de dos años tendrán una posición difícil de copiar.
*** Alessandro Orru es director de Marketing y Comunicación en IMMUNE Technology Institute.